it研发数据治理专家.

关于职位
1. 负责数据平台在公司内部的系统配置、功能定制与版本更新管理；
2. 参与平台的本地化需求分析、系统部署、模块启用及参数配置（如 Data Factory、DataSet、Pipeline等）；
3. 根据不同研发部门（Antibody、IVP、CMC、EDD、Clinical等）的数据管理需求，进行系统场景配置与权限分配；
4. 指导进行系统接口管理（如ELN、LIMS、SDMS、Feishu、Sharepoint、Snowflake等系统对接）；
5. 使用 Inventa Data Factory实现实验、样品及测定数据的自动集成与清洗，支持CAR-T等复杂实验体系的数据管理；
6. 负责 Spotfire 报表开发与数据可视化配置，建立标准化的研发与质量分析模板；
7. 协助建立体内体外实验、基因编辑及测序数据的统一数据模型；
8. 支持生信和研发团队开展实验结果的分析与验证，协同构建数据接口及自动化分析流程；
9. 参与数据标准定义及数据字典建设；
10. 负责系统用户账户、权限、角色及访问控制管理；
11. 建立系统使用文档、操作手册及培训材料，为科研人员提供技术支持与问题解决；
12. 监控系统运行状态，协助厂商进行系统维护、升级及性能优化；
13. 参与系统变更、上线和验收流程；
14. 作为甲方代表，与供应商、实施顾问和内部IT团队协作，推进系统项目实施与交付；
15. 参与系统新模块或功能上线的评估、测试与验收；
16. 对供应商的交付成果进行配置核对、质量验证与上线确认。

技能和经验要求
1.本科及以上学历，计算机、生物信息、生物学(基因方向)或相关专业；
2.3年以上实验室信息化系统或数据分析平台的配置/开发经验；
3.熟悉至少一种科研管理系统（如 ELN、LIMS、EDC、eCTD 等）
4.熟悉至少一种数据分析工具（如Spotfire、Power BI、Tableau、Pipeline Pilot、QLik等）；
5.熟悉 SQL 查询、脚本语言（Python、R、JavaScript等）；
6.理解实验数据结构和科研流程，特别是体外筛选、细胞实验、分子检测、样本谱系追踪等；
7.了解药企研发到临床的数据流及合规要求；
8.具备跨团队沟通能力，能在科研与IT之间转化需求；
9.具备跨部门沟通协调能力，能理解科研用户需求并转化为系统配置方案；
10.良好的中英文书面与口头沟通能力；
12.熟悉 CAR-T、TCR-T、AAV基因治疗等干实验流程（如转染、扩增、测序、功能检测等）并理解实验数据特征； ...